package com.lark.algorithm.everyday.others;

import java.util.Arrays;

/**
 * @author btmood
 * @date 2021-08-18 17:53
 * @Description TODO
 * 给你两个按 非递减顺序 排列的整数数组 nums1 和 nums2，另有两个整数 m 和 n ，分别表示 nums1 和 nums2 中的元素数目。
 *
 * 请你 合并 nums2 到 nums1 中，使合并后的数组同样按 非递减顺序 排列。
 *
 * 注意：最终，合并后数组不应由函数返回，而是存储在数组 nums1 中。为了应对这种情况，nums1 的初始长度为 m + n，其中前 m 个元素表示应合并的元素，后 n 个元素为 0 ，应忽略。nums2 的长度为 n 。
 *
 *  
 *
 * 示例 1：
 *
 * 输入：nums1 = [1,2,3,0,0,0], m = 3, nums2 = [2,5,6], n = 3
 * 输出：[1,2,2,3,5,6]
 * 解释：需要合并 [1,2,3] 和 [2,5,6] 。
 * 合并结果是 [1,2,2,3,5,6] ，其中斜体加粗标注的为 nums1 中的元素。
 * 示例 2：
 *
 * 输入：nums1 = [1], m = 1, nums2 = [], n = 0
 * 输出：[1]
 * 解释：需要合并 [1] 和 [] 。
 * 合并结果是 [1] 。
 * 示例 3：
 *
 * 输入：nums1 = [0], m = 0, nums2 = [1], n = 1
 * 输出：[1]
 * 解释：需要合并的数组是 [] 和 [1] 。
 * 合并结果是 [1] 。
 * 注意，因为 m = 0 ，所以 nums1 中没有元素。nums1 中仅存的 0 仅仅是为了确保合并结果可以顺利存放到 nums1 中。
 *  
 *
 * 提示：
 *
 * nums1.length == m + n
 * nums2.length == n
 * 0 <= m, n <= 200
 * 1 <= m + n <= 200
 * -109 <= nums1[i], nums2[j] <= 109
 *  
 *
 * 进阶：你可以设计实现一个时间复杂度为 O(m + n) 的算法解决此问题吗？
 */
public class D2Q88 {

    public void merge1(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        int index = 0;
        for (int i = m; i < m + n; i++) {
            nums1[i] = nums2[index++];
        }
        Arrays.sort(nums1);
    }

    public static void merge2(int[] nums1, int m, int[] nums2, int n) {
        int a = 0;
        int b = 0;
        int c = 0;
        int[] sortArr = new int[m + n];
        while (a < m || b < n) {
            if (a == m) {
                sortArr[c++] = nums2[b++];
            } else if (b == n) {
                sortArr[c++] = nums1[a++];
            } else if (nums1[a] <= nums2[b]) {
                sortArr[c++] = nums1[a++];
            } else {
                sortArr[c++] = nums2[b++];
            }
        }
        for (int i = 0; i < sortArr.length; i++) {
            nums1[i] = sortArr[i];
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        int[] a1 = new int[]{1,2,3,0,0,0};
        int[] a2 = new int[]{2,5,6};
        merge2(a1, 3, a2, 3);

    }

}
